Skip to main content

Listar modelos

Recupere la lista de modelos disponibles en Model Studio. Puede filtrar por proveedor del modelo, tipo de modalidad, capacidad del modelo y modo de implementación, y obtener información como precios y longitud de contexto.

Detalles de la solicitud

  • Singapur
  • China (Beijing)
  • China (Hong Kong)
  • Alemania (Fráncfort)
  • Japón (Tokio)
  • EE. UU. (Virginia)
GEThttps://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/models
Reemplace {WorkspaceId} con su ID de espacio de trabajo y establezca Authorization: Bearer YOUR_API_KEY en el encabezado de la solicitud. Reemplace YOUR_API_KEY con una clave API obtenida en la consola de Model Studio.
Todos los parámetros se pasan mediante la cadena de consulta.
nameStringOpcional
Búsqueda aproximada por nombre de modelo. Ejemplo: qwen
modelStringOpcional
Coincidencia exacta por ID de modelo. Ejemplo: qwen3.8-max
languageStringOpcional
Idioma de la respuesta. Valores válidos: zh-CN (chino), en-US (inglés).
page_noIntegerOpcional
Número de página, comenzando desde 1. Valor predeterminado: 1.
page_sizeIntegerOpcional
Número de modelos por página. Valor predeterminado: 20.
providersArray[String]Opcional
Filtrar por proveedor del modelo.
  • qwen: Qwen
  • deepseek: DeepSeek
  • zhipu-ai: Zhipu AI
  • wan: Wan
  • moonshot-ai: Moonshot AI
  • mini-max: MiniMax
  • kling: Kling AI
  • vidu: Vidu
  • pixverse: PixVerse
  • xiaomi: Xiaomi
  • tripo: Tripo
  • happyhorse: HappyHorse
  • qwen-domain-model: Modelo de dominio Qwen
Ejemplo: providers=qwen&providers=deepseek
inference_providersArray[String]Opcional
Filtrar por proveedor de inferencia.
  • aliyun-bailian: Alibaba Cloud Model Studio
  • alibaba-cloud-modelstudio: Alibaba Cloud Model Studio
  • siliconflow: SiliconFlow
  • moonshot: Kimi
  • mini-max: MiniMax
  • kling: Kling AI
  • vidu: Vidu
  • pixverse: PixVerse
  • vanchin: Kuaishou Wanqing
  • xiaomi: Xiaomi MiMo
  • zhipu-ai: Zhipu AI
  • tripo: Tripo
capabilitiesArray[String]Opcional
Filtrar por tipo de modalidad.
  • TG: Generación de texto
  • Reasoning: Razonamiento avanzado
  • VU: Comprensión visual
  • IG: Generación de imágenes
  • VG: Generación de video
  • ASR: Reconocimiento de voz
  • TTS: Texto a voz
  • TR: Embedding de texto
  • ME: Embedding multimodal
  • Multimodal-Omni: Omni
  • Realtime-Omni: Omni en tiempo real
  • Realtime-Text-to-Speech: Texto a voz en tiempo real
  • Realtime-ASR: Reconocimiento de voz en tiempo real
  • Realtime-Audio-Translate: Traducción de audio en tiempo real
  • 3D-generation: Generación 3D
  • Realtime-Chatting: Chat de voz en tiempo real
Ejemplo: capabilities=TG&capabilities=ReasoningPara especificar múltiples valores, repita el nombre del parámetro, por ejemplo, capabilities=TG&capabilities=Reasoning. Esto coincide con modelos que admiten generación de texto o razonamiento.
featuresArray[String]Opcional
Filtrar por capacidad del modelo.
  • function-calling: Llamada a funciones
  • structured-outputs: Salidas estructuradas
  • web-search: Búsqueda web
  • prefix-completion: Completado de prefijo
  • cache: Caché de contexto
  • batch: Inferencia por lotes
  • fine-tuning: Fine-tuning
  • model-experience: Área de pruebas de modelos
context_windowIntegerOpcional
Filtrar por longitud de contexto. Devuelve modelos con una longitud de contexto estrictamente menor que el valor especificado. Ejemplo: 20000.
service_siteStringOpcional
Filtrar por modo de implementación. Si no se especifica, se devuelven modelos de todos los modos de implementación.
  • global: Global
  • international: Internacional (excluyendo China continental)
  • asia-pacific-china: China continental
  • cn-hongkong: China (Hong Kong)
  • european-union: Unión Europea
  • united-states: Estados Unidos
  • japan: Japón
supportsArray[String]Opcional
Filtrar por caso de uso admitido. Valor predeterminado: inference.
  • inference: Modelos que admiten inferencia
  • deploy: Modelos que admiten implementación
deployment_methodsArray[String]Opcional
Filtrar por método de implementación.
  • ptu: Unidad de rendimiento aprovisionado
deployment_ptu_service_tiersArray[String]Opcional
Filtrar por tipo de PTU. También debe establecer deployment_methods para incluir ptu.
  • Listar todos los modelos
  • Consultar un modelo por ID
  • Listar todos los modelos de generación de texto
  • Listar modelos de razonamiento Qwen
curl --get "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/models" \
    --header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data-urlencode "page_no=1" \
    --data-urlencode "page_size=20"
Consulta sin filtros. El ejemplo recupera la primera página. Para recuperar todos los modelos, incremente page_no hasta que se hayan recuperado todos los modelos contados por output.total (interfaz HTTP) o resp.total_count (Python SDK 2.0).
El método client.models.list() en el SDK de Python de DashScope solo admite los parámetros page_no, page_size y provider (provider se filtra en el lado del cliente para la página actual); no admite filtros como capabilities o features. Utilice la API HTTP para filtrar modelos. El ejemplo de Python recupera la primera página; incremente page_no para recuperar las páginas siguientes.

Detalles de la respuesta

request_idString
ID de solicitud para solución de problemas.
output.totalNumber
Número total de modelos coincidentes.
output.page_noNumber
Número de página actual.
output.page_sizeNumber
Número de elementos por página.
output.models[]Array[Object]
Lista de modelos. Cada elemento es un objeto de modelo.
modelString
ID del modelo, utilizado para especificar el modelo en las llamadas a la API.
nameString
Nombre para mostrar del modelo.
descriptionString
Descripción del modelo.
providerString
Proveedor del modelo, como qwen.
inference_providerString
Proveedor de inferencia, como aliyun-bailian.
capabilitiesArray[String]
Tipos de modalidad admitidos por el modelo. Los valores son los mismos que los del parámetro de solicitud capabilities.
featuresArray[String]
Capacidades admitidas por el modelo. Los valores son los mismos que los del parámetro de solicitud features.
published_timeString
Fecha de lanzamiento del modelo en formato yyyy-MM-dd HH:mm:ss. Puede ser null.
inference_metadataObject
Información de modalidades de entrada y salida del modelo. Contiene los siguientes campos:
  • request_modality (Array[String]): Modalidades de entrada. Valores válidos: Text, Image, Audio, Video.
  • response_modality (Array[String]): Modalidades de salida. Mismos valores válidos que arriba.
model_infoObject
Información de longitud de contexto del modelo. Un valor de null indica que no hay límite o que no es aplicable. Contiene los siguientes campos:
  • context_window (Integer): Longitud total de la ventana de contexto
  • max_input_tokens (Integer): Tokens máximos de entrada
  • max_output_tokens (Integer): Tokens máximos de salida
  • max_reasoning_tokens (Integer): Tokens máximos de razonamiento
  • reasoning_max_input_tokens (Integer): Tokens máximos de entrada para razonamiento
  • reasoning_max_output_tokens (Integer): Tokens máximos de salida para razonamiento
pricesArray[Object]
Información de precios. Cada elemento contiene:
  • range_name (String): Nombre del nivel. Default si no hay precios por niveles, o un rango específico (como 32k<Input<=128k).
  • prices (Array[Object]): Lista de precios. Cada elemento contiene type (concepto de facturación), price (precio unitario), price_unit (unidad, como "por millón de tokens") y price_name (descripción del precio, como "Entrada").
equivalent_snapshotString
El modelo de instantánea correspondiente.
inference_offline_infoObject
Información de desconexión de inferencia.
inference_offline_info.$.offline_timeDate
Tiempo estimado de desconexión.
{
    "code": null,
    "message": null,
    "success": true,
    "output": {
        "total": 168,
        "page_no": 1,
        "page_size": 10,
        "models": [
            {
                "model": "qwen3.8-max",
                "name": "Qwen3.8-Max",
                "description": "The Max model in the Qwen3 series, designed for complex agent scenarios.",
                "features": [
                    "function-calling",
                    "structured-outputs",
                    "web-search"
                ],
                "prices": [
                    {
                        "prices": [
                            {
                                "type": "input_token",
                                "price": "2",
                                "price_unit": "per million tokens",
                                "price_name": "Input"
                            },
                            {
                                "type": "output_token",
                                "price": "8",
                                "price_unit": "per million tokens",
                                "price_name": "Output"
                            }
                        ],
                        "range_name": "Default"
                    }
                ],
                "published_time": "2025-11-11 12:00:00",
                "inference_metadata": {
                    "response_modality": ["Text"],
                    "request_modality": ["Text"]
                },
                "model_info": {
                    "context_window": 131072,
                    "max_input_tokens": 130048,
                    "max_output_tokens": 16384,
                    "max_reasoning_tokens": null,
                    "reasoning_max_input_tokens": null,
                    "reasoning_max_output_tokens": null
                }
            },
            {
                "model": "qwen-image-3.0-pro",
                "name": "Qwen-Image-3.0-Pro",
                "description": "The Max model in the Qwen image generation series.",
                "features": ["model-experience"],
                "prices": [
                    {
                        "prices": [
                            {
                                "type": "image_number",
                                "price": "0.075",
                                "price_unit": "per image",
                                "price_name": "Image Generation"
                            }
                        ],
                        "range_name": "Default"
                    }
                ],
                "published_time": null,
                "inference_metadata": {
                    "response_modality": ["Image"],
                    "request_modality": ["Text"]
                },
                "model_info": {
                    "context_window": null,
                    "max_input_tokens": null,
                    "max_output_tokens": null,
                    "max_reasoning_tokens": null,
                    "reasoning_max_input_tokens": null,
                    "reasoning_max_output_tokens": null
                }
            }
        ]
    },
    "request_id": "d5f5201f-ee7a-9e3d-8569-bc0eedec21f9"
}
El siguiente ejemplo ilustra la estructura de la respuesta. La información del modelo y los precios están sujetos a la respuesta real.

Códigos de error

Si la llamada falla, se devuelve un mensaje de error. Para obtener más información sobre códigos de error y soluciones, consulte Mensajes de error.